Geographical Considerations in Site Selection for Small Modular Reactors in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Saskatchewan is one of Canada’s highest emitters of greenhouse gases, largely due to the burning of lignite coal to generate electricity. The province is also the world’s second largest producer of uranium. This research was intended to establish a process for evaluating geographical considerations in site selection for small modular reactors (SMRs) in Saskatchewan. SMRs are the next generation of electrical power, producing less than 300 megawatts (MW) and featuring a basic design that offers enhanced safety, health, and environmental benefits compared to traditional reactors. Selecting an SMR site is a two-stage process: (i) Identifying candidate site locations based solely on available geographical, economic, and logistical data—an objective process—and (ii) refining the potential locations based on public perceptions, social conventions, and political will—a subjective process. This study focused on the objective geographical considerations in SMR site selection in Saskatchewan. The study areas were subjected to a multi-criteria decision analysis based on specific criteria drawn from various Canadian federal regulation documents. Criteria weights were assigned using the analytical hierarchy process, with results for two different types of criteria weights applied for the purpose of demonstration. Three distinct cases of criteria fuzzy standardization were conducted to assign spatial suitability values for all the criteria. Spatial decision-making models were implemented in a geographic information system to identify candidate sites. Geographical maps constructed from the findings showed suitable sites for SMRs, ranging from very suitable to unsuitable based on the geographical analysis of the study area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».